Dense Classification and Implanting for Few-Shot Learning - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Dense Classification and Implanting for Few-Shot Learning

Yann Lifchitz
  • Fonction : Auteur
Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments
SAFRAN Group
Yannis Avrithis
Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments
Sylvaine Picard
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1032554
SAFRAN Group
Andrei Bursuc
VALEO

Domaines

Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Fichier principal
Vignette du fichier
denseclassif_implanting.pdf (972.08 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Yann Lifchitz  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-02371279

Soumis le : jeudi 21 novembre 2019-14:28:48

Dernière modification le : jeudi 7 novembre 2024-14:14:04

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-02371279 , version 1 (19-11-2019)
hal-02371279 , version 2 (21-11-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02371279 , version 2

Citer

Yann Lifchitz, Yannis Avrithis, Sylvaine Picard, Andrei Bursuc. Dense Classification and Implanting for Few-Shot Learning. CVPR 2019 - IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference, Jun 2019, Long Beach, United States. pp.1-10. ⟨hal-02371279v2⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-RENNES1 CNRS INRIA INSA-RENNES IRISA CENTRALESUPELEC INRIA2 UR1-MATH-STIC UR1-UFR-ISTIC UNIV-RENNES UR1-MATH-NUM
143 Consultations
208 Téléchargements

Partager

More